Прогнозирование достижения Целей устойчивого развития к 2030 году: Метод машинного обучения с использованием моделей ARIMAX и линейной регрессии

 Predicting Sustainable Development Goals (SDG) Scores by 2030: A Machine Learning Approach with ARIMAX and Linear Regression Models

“`html

Прогнозирование показателей Целей устойчивого развития (ЦУР) к 2030 году:

Цели устойчивого развития (ЦУР), установленные Организацией Объединенных Наций, направлены на искоренение бедности, защиту окружающей среды, борьбу с изменением климата и обеспечение мира и процветания к 2030 году. Эти 17 целей решают глобальные проблемы здравоохранения, образования, неравенства, деградации окружающей среды и изменения климата. Несмотря на обширные исследования отслеживания прогресса к достижению этих целей, необходимо продолжить работу по прогнозированию показателей ЦУР. Настоящее исследование направлено на прогнозирование показателей ЦУР для различных глобальных регионов к 2030 году с использованием моделей ARIMAX и линейной регрессии (LR), сглаженных мультипликативной техникой Холта-Уинтерса. Предполагались предикторы, которые в будущем, вероятно, будут подвержены влиянию искусственного интеллекта (ИИ), чтобы улучшить производительность модели. Прогнозируемые результаты показывают, что страны ОЭСР и Восточная Европа и Центральная Азия ожидаются достичь наивысших показателей ЦУР. В то же время Латинская Америка и Карибы, Восточная и Южная Азия, Ближний Восток и Северная Африка, а также Субсахарская Африка продемонстрируют более низкие уровни достижений.

Устойчивое развитие подчеркивает достижение межпоколенческой справедливости и оптимизацию потребления ресурсов для удовлетворения будущих потребностей. С 1987 года, после определения Комиссией Брундтланд, стало ясно, что только экономический рост не может гарантировать устойчивость из-за истощения природных ресурсов. Устойчивое развитие требует баланса между экологической, финансовой и социальной устойчивостью. После того как 193 государства-члена ООН приняли ЦУР в 2015 году, возник международный консенсус по решению глобальных проблем. Внедрение интеллектуальных технологий, в частности, искусственного интеллекта, имеет потенциал ускорить выполнение ЦУР. ИИ может значительно повлиять на различные ЦУР, включая здравоохранение, образование и борьбу с изменением климата. Однако для уменьшения потенциальных нежелательных эффектов, таких как нарушения конфиденциальности, проблемы кибербезопасности и социальные предубеждения, необходимо управлять стандартами регулирования и международными руководящими принципами. Находки данного исследования подчеркивают важность выявления приоритетных областей для действий и формулирования целевых политик для улучшения показателей ЦУР во всем мире.

Материалы и методы:

Данное исследование разрабатывает модели прогнозирования с использованием предикторов, выявленных в результате обзора литературы об влиянии ИИ на ЦУР. Систематические поиски в Scopus с использованием определенных ключевых слов дали 33 относящихся к теме статьи с 1994 по 2023 год. Выбор предикторов осуществлялся с использованием фильтрующих техник, а окончательные предикторы были выбраны из ЦУР, связанных со здравоохранением, образованием, чистой энергией и борьбой с изменением климата. Прогностические модели, включая ARIMAX и LR с сглаживанием Холта-Уинтерса, были построены с использованием Python в Google Colab. Модель ARIMAX обрабатывает нестационарные данные, в то время как LR с сглаживанием Холта-Уинтерса повышает точность. Использовались данные отчета о устойчивом развитии 2023 года, с фокусом на региональных группировках для минимизации проблем с отсутствием данных.

Анализ моделей ARIMAX и LR для показателей ЦУР:

Модели ARIMAX и LR прогнозируют показатели ЦУР для шести регионов с 2022 по 2030 год. Модель ARIMAX в целом обеспечивает более точные прогнозы, особенно для “стран ОЭСР”, которые показывают самую высокую точность и наименьшие пределы ошибки. В то же время “Субсахарская Африка” имеет самые низкие показатели и наибольшую изменчивость. Обе модели прогнозируют похожие тенденции, с “странами ОЭСР” показывающими наибольший рост и “Субсахарской Африкой” – наименьший. Со временем регионы, такие как “Латинская Америка и Карибы” и “Восточная и Южная Азия”, показывают умеренное улучшение, в то время как “Восточная Европа и Центральная Азия” проявляют стабильный рост.

Обсуждение:

Прогнозирование показателей ЦУР с использованием моделей ARIMAX и сглаживания линейной регрессии показывает нюансированную картину глобального прогресса. Роль ИИ в улучшении ЦУР двуедка: с одной стороны, он способствует снижению энергопотребления, контролю за окружающей средой и улучшению здоровья, а с другой стороны, представляет риски, такие как нарушения конфиденциальности, увеличение неравенства и технологическая безработица. Прогнозируемые показатели ЦУР к 2030 году показывают разнообразный региональный прогресс, с лидирующими ОЭСР странами, за которыми следуют Восточная Европа, Азия и Латинская Америка. Субсахарская Африка сталкивается с серьезными проблемами, но показывает потенциал для улучшения с помощью ИИ. Политики должны использовать ИИ для поддержки регионов, отстающих в достижении ЦУР, а также рассматривать социально-экономические и политические факторы, влияющие на развитие.

Заключение:

Данное исследование использует модели машинного обучения для прогнозирования показателей ЦУР для глобальных регионов до 2030 года, указывая на общий восходящий тренд. Регионы, такие как страны ОЭСР, Восточная Европа и Центральная Азия, Латинская Америка и Карибы ожидаются лидировать с более высокими показателями. В то же время Восточная и Южная Азия, Ближний Восток и Северная Африка улучшатся, но останутся на уровне ниже. Крепкие политические, культурные и социально-экономические структуры соотносятся с более высокими показателями ЦУР. Ограничения включают неопределенность прогнозов и развивающееся влияние ИИ. Будущие исследования должны исследовать экономические, социальные и экологические предикторы, усовершенствовать прогностические модели и оценивать влияние изменений политики на результаты ЦУР.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…

  • Революция в A/B тестировании с помощью ИИ: AgentA/B

    Трансформация A/B тестирования с помощью ИИ: AgentA/B Введение В цифровом мире создание эффективных веб-интерфейсов критически важно для вовлечения пользователей, особенно в сфере электронной торговли и контентного стриминга. A/B тестирование — это широко используемый…

  • Skywork R1V2: Инновации в Мультимодальном Ресонновании

    Практические бизнес-решения с использованием Skywork AI R1V2 Skywork AI R1V2 предлагает инновационные решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность и качество работы. Вот как это может повлиять на бизнес и реальную жизнь:…

  • Переход от демонстраций GenAI к надежным производственным системам: важность структурированных рабочих процессов

    Введение Генеративный ИИ (GenAI) демонстрирует впечатляющие возможности, но переход от демонстраций к производственным системам требует структурированных рабочих процессов. Это важно для достижения реальной отдачи от инвестиций (ROI). Проблемы развертывания в производственной среде Многие…